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<head>
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    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>类小脑计算平台技术规格书</title>
    <style>
        body {
            font-family: "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;
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            padding: 20px;
            color: #333;
        }
        h1, h2, h3, h4, h5, h6 {
            color: #2c3e50;
            margin-top: 2em;
            margin-bottom: 1em;
        }
        h1 { font-size: 2.5em; border-bottom: 3px solid #3498db; padding-bottom: 10px; }
        h2 { font-size: 2em; border-bottom: 2px solid #3498db; padding-bottom: 8px; }
        h3 { font-size: 1.5em; color: #34495e; }
        h4 { font-size: 1.3em; color: #34495e; }
        h5 { font-size: 1.1em; color: #34495e; }
        h6 { font-size: 1em; color: #34495e; }
        
        code {
            background-color: #f8f9fa;
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            border-radius: 3px;
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        }
        
        pre {
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            border: 1px solid #e9ecef;
            border-radius: 5px;
            padding: 15px;
            overflow-x: auto;
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        table {
            border-collapse: collapse;
            width: 100%;
            margin: 1em 0;
        }
        
        th, td {
            border: 1px solid #ddd;
            padding: 12px;
            text-align: left;
        }
        
        th {
            background-color: #f2f2f2;
            font-weight: bold;
        }
        
        tr:nth-child(even) {
            background-color: #f9f9f9;
        }
        
        ul, ol {
            margin: 1em 0;
            padding-left: 2em;
        }
        
        li {
            margin: 0.5em 0;
        }
        
        hr {
            border: none;
            border-top: 2px solid #eee;
            margin: 2em 0;
        }
        
        .ascii-art {
            font-family: "Consolas", "Monaco", monospace;
            white-space: pre;
            background-color: #f8f9fa;
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            border: 1px solid #e9ecef;
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        }
    </style>
</head>
<body>
<br>
<h1>类小脑计算平台技术规格书</h1>
<p>版本：v3.0  </p>
<p>日期：2025-08-08  </p>
<br>
<hr>
<h2>1. 系统概述</h2>
<p>本平台旨在为计算神经科学和人工智能领域的教学与科研提供一个集小脑结构建模、仿真计算、类小脑AI实验于一体的交互式工具。  </p>
<p>平台设计参考 NetPyNE 的界面风格与交互模式，但专注于小脑结构与功能模拟，同时兼顾 AI 应用的可扩展性。  </p>
<br>
<p><strong>架构特点：</strong></p>
<li>前后端分离：前端 React/Vue + Electron，后端 FastAPI/Flask</li>
<li>双模式支持：生物建模（NEURON/Brian2/NEST）与 AI 建模（PyTorch/TensorFlow）</li>
<li>可视化 + 脚本化操作</li>
<li>插件机制：扩展神经元模型、突触类型、连接规则</li>
<li>GPU/多节点 HPC 适配</li>
<br>
<p>系统逻辑架构：</p>
<pre>
用户交互层  →  前端UI组件  →  API接口层  →  模型构建层  →  计算引擎适配层  →  数据存储与分析层
</pre>
<br>
<hr>
<h2>2. 功能模块说明（功能定义 + 实现要点 + 技术细节）</h2>
<br>
<h3>2.1 Define（网络结构定义）</h3>
<p><strong>功能描述</strong>：在可视化界面添加“节点（Population）”与“连接（Connection）”，形成基础拓扑。</p>
<br>
<p><strong>前端交互</strong>：</p>
<li>新建/修改/删除 Population；拖拽连线建立 Connection；连接参数弹窗（突触、概率、延迟）。</li>
<br>
<p><strong>后端 API（CRUD）</strong>：</p>
<pre>
POST /api/populations
GET  /api/populations
GET  /api/populations/{id}
PUT  /api/populations/{id}
DELETE /api/populations/{id}
POST /api/connections
GET  /api/connections
DELETE /api/connections/{id}
</pre>
<p><strong>示例：新建 Population</strong></p>
<pre>
{
  "name": "PurkinjeLayer",
  "cell_type": "Purkinje",
  "count": 50,
  "layout": { "type": "grid", "spacing": 20 }
}
</pre>
<p><strong>示例：新建 Connection</strong></p>
<pre>
{
  "source": "GranuleLayer",
  "target": "PurkinjeLayer",
  "synapse_type": "AMPA",
  "connection_rule": { "type": "probabilistic", "probability": 0.3 },
  "delay_ms": 2
}
</pre>
<br>
<p><strong>数据库</strong>：<code>populations</code>、<code>connections</code> 两表（见附录B）。</p>
<br>
<p><strong>流程（MVP）</strong>：</p>
<pre>
[+Population] → 前端POST → 后端存库 → 前端刷新画布
</pre>
<br>
<p><strong>异常与提示</strong>：名称重复、参数非法、布局冲突等（高亮字段并给出范围提示）。</p>
<br>
<hr>
<br>
<h3>2.2 Model（神经元与突触模型定义）</h3>
<p><strong>功能描述</strong>：管理神经元模型与突触模型；支持基础类型（HH/Izhikevich/LIF）与自定义文件（.mod/.py）。</p>
<br>
<p><strong>前端交互</strong>：</p>
<li>新建/导入神经元模型；参数表单自动生成；单细胞预览；新建突触模型与可塑性规则。</li>
<br>
<p><strong>后端 API（CRUD）</strong>：</p>
<pre>
POST /api/models/neuron
GET  /api/models/neuron
GET  /api/models/neuron/{id}
PUT  /api/models/neuron/{id}
DELETE /api/models/neuron/{id}

POST /api/models/synapse
GET  /api/models/synapse
</pre>
<p><strong>神经元模型示例</strong></p>
<pre>
{
  "name": "PurkinjeHH",
  "base_type": "HH",
  "parameters": {
    "Cm": 1.0, "gNa": 120.0, "gK": 36.0, "gL": 0.3,
    "ENa": 50.0, "EK": -77.0, "EL": -54.4
  },
  "description": "HH-based Purkinje cell"
}
</pre>
<p><strong>突触模型示例</strong></p>
<pre>
{
  "name": "AMPA_default",
  "conductance": 0.5,
  "tau": 5.0,
  "erev": 0.0,
  "plasticity": {"type":"STDP","tau_plus":20,"tau_minus":20,"A_plus":0.01,"A_minus":0.012}
}
</pre>
<br>
<p><strong>数据库</strong>：<code>neuron_models</code>、<code>synapse_models</code>（见附录B）。</p>
<br>
<p><strong>异常与提示</strong>：文件解析失败、参数越界、名称重复。</p>
<br>
<hr>
<br>
<h3>2.3 Simulate（仿真运行）</h3>
<p><strong>功能描述</strong>：提交仿真任务，Run/Pause/Step/Resume/Stop，实时进度与日志，HDF5 分片落盘，Checkpoint 断点续跑。</p>
<br>
<p><strong>前端交互</strong>：</p>
<li>右侧显示配置（t_end/dt/integrator/recordVars）；底栏控制（Run、Pause、Step、Snapshot）。</li>
<li>代表节点预览（5–10 个），2/5/10 fps 可选。</li>
<br>
<p><strong>后端 API</strong>：</p>
<pre>
POST   /api/simulate/run
POST   /api/simulate/pause
POST   /api/simulate/step
POST   /api/simulate/resume
POST   /api/simulate/stop
POST   /api/simulate/snapshot
GET    /api/simulate/status?taskId=...&runId=...
GET    /api/simulate/results?taskId=...&runId=...
WS     /ws/simulate/{runId}   # 进度/日志/预览
</pre>
<p><strong>启动示例</strong></p>
<pre>
{
  "taskId": "uuid",
  "engine": "neuron",
  "config": {
    "t_end": 1000, "dt": 0.025, "integrator": "CVode",
    "record": { "vars": ["V","spikes","lfp"], "recordStep": 0.1 }
  },
  "resources": { "device": "cpu", "max_workers": 4 },
  "checkpoint": { "resume_from": null }
}
</pre>
<p><strong>状态示例</strong></p>
<pre>
{
  "taskId":"uuid","runId":"run_20250808_120301",
  "status":"running","progress":0.62,"eta_sec":120,
  "metrics":{"sim_time_ms":620,"rt_factor":0.8}
}
</pre>
<p><strong>结果清单</strong></p>
<pre>
{
  "paths": {
    "signals_h5": "results/uuid/run_xxx/signals.h5",
    "metrics_json": "results/uuid/run_xxx/metrics.json",
    "preview_png": "results/uuid/run_xxx/preview.png",
    "logs": "results/uuid/run_xxx/engine.log"
  }
}
</pre>
<br>
<p><strong>HDF5 建议布局</strong>：见附录B。  </p>
<p><strong>异常</strong>：E_ENGINE_START/E_SCHEMA/E_OOM/E_IO（给出明确提示与操作建议）。  </p>
<p><strong>性能</strong>：单机教学 ≤ 20k LIF 或 ≤ 2k HH；连接 ≤ 1e6；HDF5 分片 ≤ 100MB。</p>
<br>
<hr>
<br>
<h3>2.4 Analyze（结果分析）</h3>
<p><strong>功能描述</strong>：变量枚举、数据分块获取、统计指标（发放率/ISI/PSD/连接矩阵）、图表导出。</p>
<br>
<p><strong>后端 API</strong>：</p>
<pre>
GET /api/analyze/variables?runId=xxx
GET /api/analyze/data?runId=xxx&var=V&pop=Granule&cells=[0,1]&t_start=0&t_end=500&downsample=10
GET /api/analyze/metrics?runId=xxx&metric=mean_firing_rate|isi_distribution|psd&pop=Purkinje
</pre>
<p><strong>数据响应示例（V）</strong></p>
<pre>
{
  "meta":{"var":"V","unit":"mV","dt":0.025},
  "data":[{"cell":0,"t":[...],"val":[...]},{"cell":1,"t":[...],"val":[...]}]
}
</pre>
<p><strong>统计示例（发放率）</strong></p>
<pre>
{"unit":"Hz","values":[{"cell":0,"value":12.4},{"cell":1,"value":8.6}]}
</pre>
<br>
<p><strong>缓存</strong>：<code>analysis_cache</code> 表（见附录B）。  </p>
<p><strong>图表规范</strong>：Nature 风格；线宽 1.5；字体 Arial；推荐色板见工程师附录。  </p>
<p><strong>性能</strong>：单次数据请求 ≤ 5MB，前端联动缩放。</p>
<br>
<hr>
<br>
<h3>2.5 Batch（批量实验）</h3>
<p><strong>功能描述</strong>：参数扫描（网格/随机/遗传），HPC 脚本（SLURM/PBS）生成，多任务运行与结果聚合。</p>
<br>
<p><strong>API</strong>：</p>
<pre>
POST /api/batch/plan   # 提交扫描计划
POST /api/batch/run    # 启动批量任务
GET  /api/batch/status # 查看整体与各子任务状态
GET  /api/batch/aggregate # 获取聚合结果
</pre>
<p><strong>扫描计划示例</strong></p>
<pre>
{
  "taskId":"uuid",
  "scanParams":{"gNa":[100,120,140],"gK":[30,36]},
  "method":"grid_search",
  "hpc":{"scheduler":"SLURM","nodes":4,"tasksPerNode":16}
}
</pre>
<br>
<p><strong>数据库</strong>：<code>batch_plans</code>、<code>batch_runs</code>、<code>batch_results</code>（见附录B）。  </p>
<p><strong>性能</strong>：并发度与资源队列调度可配；失败重试与限流。</p>
<br>
<hr>
<br>
<h3>2.6 Teach（教学模式）</h3>
<p><strong>功能描述</strong>：课程/实验模板、学生运行与报告提交、教师批改与评分。</p>
<br>
<p><strong>API</strong>：</p>
<pre>
GET /api/teach/courses
POST /api/teach/course
GET /api/teach/experiment/{expId}
POST /api/teach/experiment
POST /api/teach/run
POST /api/teach/submitReport
</pre>
<p><strong>实验模板示例</strong></p>
<pre>
{
  "title":"兴奋性突触传递实验",
  "description":"<p>本实验演示...</p>",
  "defaultParams":{"syn_weight":0.05,"stim_freq":20},
  "maxRuntime":500,
  "previewVars":["V","spikes"]
}
</pre>
<p><strong>数据表</strong>：<code>courses</code>、<code>experiments</code>、<code>teach_runs</code>（见附录B）。  </p>
<p><strong>安全</strong>：参数白名单、运行时间限制、学生数据隔离。</p>
<br>
<hr>
<br>
<h3>2.7 AI Model（AI 模型集成）</h3>
<p><strong>功能描述</strong>：上传/管理模型（PyTorch/ONNX），单样本与批量推理，AIBridge 与仿真耦合。</p>
<br>
<p><strong>API</strong>：</p>
<pre>
GET  /api/ai/models
POST /api/ai/models
PUT  /api/ai/models/{modelId}
DELETE /api/ai/models/{modelId}

POST /api/ai/infer
{
  "modelId":"mnist_cnn_v1",
  "inputs":[{"dataType":"image","base64":"..."}],
  "options":{"batch":true,"top_k":3}
}
</pre>
<p><strong>数据库</strong>：<code>ai_models</code>（见附录B）。  </p>
<p><strong>性能</strong>：CPU 单样本 ≤ 500ms；GPU ≤ 100ms；批量 ≤ 256。  </p>
<p><strong>安全</strong>：容器沙盒、上传审核、调用日志。</p>
<br>
<hr>
<br>
<hr>
<h2>3. GUI界面设计（ASCII线框）</h2>
<pre>
+---------------------------------------------------------------------------------+
| 菜单栏：文件 | 编辑 | 仿真 | AI 模型 | 可视化 | 帮助                             |
+---------------------------------------------------------------------------------+
| 左侧栏（模块导航）  |  中央编辑区（可视化结构/网络）         |  右侧栏（参数面板）    |
|---------------------|---------------------------------------|----------------------|
| - 小脑皮质           |  [3D结构视图 / 网络拓扑图 / 脉冲图]   | - 当前选中节点参数    |
| - 深小脑核           |                                       | - 连接规则编辑        |
| - 神经元模型         |                                       | - 仿真参数            |
| - 突触规则           |                                       | - AI 模型参数         |
| - 输入/输出          |                                       | - 数据导入导出        |
+---------------------------------------------------------------------------------+
| 底部状态栏：日志输出 | 仿真进度 | 消息提示                                          |
+---------------------------------------------------------------------------------+
</pre>
<br>
<hr>
<h2>4. 功能流程图（Functional Flowchart）</h2>
<pre>
[Start]
   ↓
[Define - 任务定义]
   ↓
 ┌──────────────────────────────┬───────────────────────────────┐
 │ 生物建模模式                  │ AI建模模式                     │
 │ - 解剖结构建模                │ - 类小脑网络结构定义           │
 │ - 连接规则设定                │ - 任务输入/输出定义            │
 │ - 神经元/突触模型选择         │ - 模型类型选择 (RNN/LSTM等)    │
 │ - 可塑性规则设定              │ - 训练/推理参数设定            │
 └──────────────────────────────┴───────────────────────────────┘
   ↓
[Simulate - 仿真运行]
   ↓
[Results - 初步结果展示]
   ↓
[Analyze - 深度分析]
   ↓
[Insights - 结果解读与建模反馈]
   ↓
[End / Return to Define]
</pre>
<br>
<hr>
<h2>5. 数据流图（Data Flow Diagram）</h2>
<pre>
         ┌──────────────────────────────────────┐
         │ 用户输入 (Define)                     │
         └──────────────────────────────────────┘
                        │
                        ▼
        ┌────────────────────────────────────────────┐
        │ 模型构建 (Cerebellar Model / AI Model)      │
        └────────────────────────────────────────────┘
                        │
                        ▼
        ┌────────────────────────────────────────────┐
        │ 仿真运行 (Simulate)                          │
        └────────────────────────────────────────────┘
                        │
                        ▼
        ┌────────────────────────────────────────────┐
        │ 初步结果 (Results)                           │
        └────────────────────────────────────────────┘
                        │
                        ▼
        ┌────────────────────────────────────────────┐
        │ 分析模块 (Analyze)                           │
        └────────────────────────────────────────────┘
                        │
                        ▼
        ┌────────────────────────────────────────────┐
        │ 结果解读 (Insights)                          │
        └────────────────────────────────────────────┘
                        │
                        └──────→ 返回 Define 迭代
</pre>
<br>
<hr>
<h2>6. 后端与计算引擎实现建议</h2>
<li>生物建模适配层：封装 NEURON/Brian2/NEST 调用</li>
<li>AI 建模适配层：封装 PyTorch/TensorFlow 训练推理流程</li>
<li>任务调度：Celery/RQ + Redis</li>
<li>文件存储：结果保存为 JSON/CSV/HDF5</li>
<br>
<hr>
<h2>7. 数据接口与文件格式说明</h2>
<p>详见各功能模块技术细节中的 JSON Schema 示例。</p>
<br>
<hr>
<h2>8. 扩展机制设计</h2>
<li>新神经元类型：在 `/models/neurons/` 下添加 Python 类</li>
<li>新突触模型：在 `/models/synapses/` 下添加定义</li>
<li>新 AI 模块：在 `/models/ai_modules/` 下注册类并在前端配置中添加选项</li>
<br>
<br>
<hr>
<h2>9. 高级建模功能（对标 NetPyNE）</h2>
<br>
<h3>9.1 空间几何与批量建模</h3>
<p><strong>功能定义</strong></p>
<li>支持为细胞群体批量定义位置、形态参数</li>
<li>三维坐标系管理，支持区域分层（皮质、深核）</li>
<li>距离依赖的连接延迟和概率自动计算</li>
<br>
<p><strong>实现要点</strong></p>
<li>**前端**：3D坐标编辑器（支持规则生成和随机分布）</li>
<li>**后端**：自动计算欧氏距离，用公式生成延迟/连接概率</li>
<li>**公式示例**：`p = exp(-dist / lambda)`</li>
<br>
<p><strong>技术细节</strong></p>
<pre>
{
  "population": "GranuleCells",
  "size": 5000,
  "distribution": "grid",
  "spacing": [5,5,5],
  "region": "cerebellar_cortex"
}
</pre>
<br>
<h3>9.2 函数型连接规则与外部刺激</h3>
<p><strong>功能定义</strong></p>
<li>连接可基于概率函数、距离函数生成</li>
<li>外部刺激（NetStim、VecStim）支持自定义脉冲模式</li>
<br>
<p><strong>实现要点</strong></p>
<li>**前端**：连接规则编辑器，支持函数表达式输入</li>
<li>**后端**：解析表达式并生成连接列表</li>
<li>**刺激配置示例**：</li>
<pre>
{"stimType": "NetStim", "rate": 20, "start": 100, "number": 50}
</pre>
<br>
<hr>
<h2>10. 仿真配置管理</h2>
<br>
<p><strong>功能定义</strong></p>
<li>控制积分方法（FixedStep/CVode）</li>
<li>设置输出采样频率、保存策略</li>
<br>
<p><strong>实现要点</strong></p>
<li>**前端**：仿真配置面板（积分器选择、精度控制）</li>
<li>**后端**：映射到计算引擎参数</li>
<br>
<p><strong>技术细节</strong></p>
<pre>
{"integrator": "CVode", "dt": 0.025, "recordStep": 0.1, "saveVars": ["V", "spikes"]}
</pre>
<br>
<hr>
<h2>11. 高级可视化与分析</h2>
<br>
<p><strong>功能定义</strong></p>
<li>LFP（局部场电位）计算与可视化</li>
<li>频谱分析（FFT、功率谱密度）</li>
<br>
<p><strong>实现要点</strong></p>
<li>**前端**：新增 LFP 曲线和频谱图模块</li>
<li>**后端**：在仿真过程中采集并计算</li>
<br>
<p><strong>技术细节</strong></p>
<li>输出格式：</li>
<pre>
{"lfp": [...], "frequency": [...], "power": [...]}
</pre>
<br>
<hr>
<h2>12. 参数扫描与批量实验</h2>
<br>
<p><strong>功能定义</strong></p>
<li>自动化参数扫描（多组配置批量运行）</li>
<li>支持遗传算法、网格搜索等优化方法</li>
<li>HPC作业脚本自动生成（SLURM/PBS）</li>
<br>
<p><strong>实现要点</strong></p>
<li>**前端**：批量参数输入界面</li>
<li>**后端**：参数组合生成、分布式运行</li>
<br>
<p><strong>技术细节</strong></p>
<pre>
{
  "scanParams": {"gNa": [100, 120, 140], "gK": [30, 36]},
  "method": "grid_search",
  "hpc": {"scheduler": "SLURM", "nodes": 4, "tasksPerNode": 16}
}
</pre>
<br>
<hr>
<h2>13. 模型导入导出与生态集成</h2>
<br>
<p><strong>功能定义</strong></p>
<li>导入：NeuroML、CellML、SWC</li>
<li>导出：可复现Python脚本、配置文件、结果数据</li>
<br>
<p><strong>实现要点</strong></p>
<li>**前端**：文件导入对话框</li>
<li>**后端**：解析文件并映射到内部结构</li>
<br>
<p><strong>技术细节</strong></p>
<li>导出打包格式：ZIP，包含`config.json`、`model.py`、`results/`</li>
<br>
<hr>
<h2>14. 教学模式与示例库</h2>
<br>
<p><strong>功能定义</strong></p>
<li>预置小脑功能实验（眼动适应、时序预测）</li>
<li>提供引导式UI（逐步解释参数与结果）</li>
<br>
<p><strong>实现要点</strong></p>
<li>**前端**：教程模式开关、分步提示框</li>
<li>**后端**：加载示例配置并运行</li>
<br>
<p><strong>技术细节</strong></p>
<li>示例库结构：`/examples/{experiment_name}/config.json`</li>
<br>
<br>
<br>
<hr>
<h2>15. UI 改版建议与信息架构（IA）</h2>
<br>
<h3>15.1 必做改进（Must‑fix）</h3>
<li>**全局模式切换**：顶栏提供五大模式：建模（Model）、仿真（Simulate）、分析（Analyze）、批量实验（Batch）、教学（Teach）。</li>
<li>**参数检查器重组**：右栏参数面板改为树状分区 + 搜索 + 参数依赖提示。</li>
<li>**运行控制条**：底部固定运行控制区，包含开始/暂停/步进、GPU/HPC 状态、进度条、快照保存。</li>
<li>**结果视图多标签**：Raster、LFP、频谱、连接矩阵、AI指标标签切换，支持图层叠加与导出。</li>
<li>**参数扫描控制台**：独立面板选择扫描维度、方法（网格/随机/遗传）、生成 HPC 脚本。</li>
<li>**教学模式**：右上角开关，左栏出现步骤提示和“一键填参”功能。</li>
<li>**国际化与无障碍**：支持中英双语、键盘导航、高对比度模式、字号缩放。</li>
<br>
<h3>15.2 可选增强（Nice‑to‑have）</h3>
<li>节点图与参数表单双向绑定。</li>
<li>暗/亮主题切换（Design Tokens 管理）。</li>
<li>参数快照与对比运行。</li>
<li>可插拔侧边 Dock（日志、变量监控、事件时间轴）。</li>
<br>
<h3>15.3 技术选型</h3>
<li>**前端框架**：React + Zustand/Redux + React Router</li>
<li>**UI 库**：Ant Design 或 MUI + Tailwind</li>
<li>**图形**：Cytoscape.js（网络编辑）、Three.js（3D结构）、Plotly（图表）</li>
<li>**国际化**：i18next</li>
<li>**可访问性**：Headless UI + aria 规范</li>
<br>
<h3>15.4 信息架构（IA）</h3>
<li>顶栏：**Model | Simulate | Analyze | Batch | Teach**</li>
<li>左栏：资源树（Populations / Connections / Stimuli / Plasticity / Datasets）+ 搜索框</li>
<li>中央：画布（网络拓扑/3D视图/结果图）+ 页签</li>
<li>右栏：Inspector（上下文参数、依赖、验证、预览）</li>
<li>底部：运行控制条 + 日志 + 资源用量</li>
<br>
<hr>
<h2>16. 前端任务拆分（示例）</h2>
<br>
<tr><td>编号</td><td>模块</td><td>任务描述</td><td>优先级</td><td>负责人</td></tr>
<tr><td>FE-01</td><td>顶栏模式切换</td><td>实现五大模式路由与切换逻辑</td><td>高</td><td>待分配</td></tr>
<tr><td>FE-02</td><td>参数检查器</td><td>树状参数UI+依赖提示功能</td><td>高</td><td>待分配</td></tr>
<tr><td>FE-03</td><td>运行控制条</td><td>底部运行控制区组件化</td><td>高</td><td>待分配</td></tr>
<tr><td>FE-04</td><td>多标签结果视图</td><td>标签切换+图层叠加+导出功能</td><td>高</td><td>待分配</td></tr>
<tr><td>FE-05</td><td>参数扫描控制台</td><td>参数输入、方法选择、脚本生成</td><td>高</td><td>待分配</td></tr>
<tr><td>FE-06</td><td>教学模式</td><td>步骤侧栏与一键填参</td><td>中</td><td>待分配</td></tr>
<tr><td>FE-07</td><td>国际化支持</td><td>i18n 集成与语言切换按钮</td><td>中</td><td>待分配</td></tr>
<tr><td>FE-08</td><td>节点图双向绑定</td><td>图形编辑与表单同步</td><td>低</td><td>待分配</td></tr>
<tr><td>FE-09</td><td>暗/亮主题切换</td><td>Design Tokens 实现主题</td><td>低</td><td>待分配</td></tr>
<tr><td>FE-10</td><td>参数快照与对比</td><td>A/B 配置diff与运行</td><td>低</td><td>待分配</td></tr>
<br>
<br>
</body>
</html>